يعمل الجميع على بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي - ولكن في المحور يقع النموذج اللغوي الكبير، واختيار النموذج المناسب أمر بالغ الأهمية. ومع إطلاق نماذج جديدة كل أسبوع، كيف يمكننا اتخاذ قرارات مدروسة ومبنية على البيانات؟ في هذا الجلسة، سنغوص في موضوع اختيار النماذج اللغوية الكبيرة. وسنشارك نتائج دراسة جرى فيها اختبار 15 نموذجًا رائدًا في مهام تلخيص الشيفرات البرمجية الواقعية، باستخدام مقاييس عملية مثل حجم الإخراج، زمن الاستجابة، التكلفة، الدقة، وكمية المعلومات المستفادة. نتوقع تقديم رؤى واضحة حول أداء النماذج الحالية فعليًا - بما يتجاوز الاختبارات المعيارية والضجة الإعلامية - وما يعنيه ذلك لبناء أدوات مساعدة في البرمجة، ومساعدات للمطورين، وأدوات متعددة الوسائط.